3步教你学会creator 物理引擎

本文详细介绍了如何在游戏开发中使用Creator物理引擎,包括开启引擎、配置物体类型、添加物理形状以及实现碰撞检测的基本步骤和代码示例。

今天我们来一起来说说Creator物理引擎的使用, 三步教你学会物理引擎。

第一步: 开启物理引擎

(1):编写一个js组件脚本,在onload函数里面实现如下代码     

properties: {

        is_debug: false, // 是否显示调试信息;

        // 重力加速度是一个向量, 有方向的,2D, Vec重力加速度的大小;

        gravity: cc.p(0, -320), // 系统默认的

 },

onLoad() {

        cc.director.getPhysicsManager().enabled = true; // 开启了物理引擎

        if (this.is_debug) { // 开启调试信息

            var Bits = cc.PhysicsManager.DrawBits;

            cc.director.getPhysicsManager().debugDrawFlags = Bits.e_jointBit | Bits.e_shapeBit;

        }

        else { // 关闭调试信息

            cc.director.getPhysicsManager().debugDrawFlags = 0;

        }

        // 重力加速度的配置

        cc.director.getPhysicsManager().gravity = this.gravity;

   },

     注意,一定要把代码写入onLoad函数里面,开启物理引擎,配置调试区域,设置物体重力, 不能在start里面;

第二步:配置游戏世界的物体类型:

     根据游戏的情况配置好游戏的物体类型,和碰撞矩阵,如图: 

第三步: 配置物理物体:

  1. 添加一个刚体组件到节上,如图:

  (2) 给节点上添加物理形状:如图;

第四步:碰撞检测:

    那个节点需要检测碰撞,就在这个节点上挂一个脚本,在这个脚本上实现三个函数:

    onBeginContact(contact, self, other): 碰撞开始   

    onEndContact(contact, self, othe): 碰撞结束

    … …

    contact: 获取碰撞信息对象, self发生碰撞的自己的碰撞器组件实例 , other发生碰撞的别人的碰撞器组件实例,通过碰撞器组件实例,可以获得节点,碰撞的节点 other.node等。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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